基于Web的Internet化学资源挖掘

简要讨论了基于Web的Internet上化学资源挖掘的两种主要手段,着重介绍了利用搜索引擎和化学主题资源检索化学资源的具体方法。     

量子Monte Carlo固定节面法对分子的研究：—一种新的试探函数

用量子Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ固定节面法计算了ＣＨ４和Ｈ２Ｏ分子的基态能，获得了９２．４％和７３．８％的相关能，计算中使用了一种新的试探函数，它满足电子与电子，电子与核的奇点条件。     

量子 Monte Carlo处理激发态

提出了用于电子激发态的剩余函数变分量子MonteCarlo(SFVMC)方法,导出了用于激发态的SFVMC方法的详细计算公式,并用该方法计算了CH2分子的X^3B1态、1^1A1态和2^1A1态的能量值,计算结果表明;对于CH2分子的这3个态,SFVMC方法只需要迭代到3级能量值即可达到FCI方法的精度。SFVMC方法的4级能量值和5级能量值其相关能百分率可分别达到80%和90%以上。     

量子Monte Carlo的一种新算法——直接计算相关能

分子相关能的计算至今仍是量子化学研究的难题之一.量子 Monte Carlo(QMC)方法近来已引起人们的广泛注意,因为它有两个独特的优点:(1)它能将“r_(ij)”显含于波函数中而又不使计算过于复杂;(2)体系的各种观察值及其它一些人们感兴趣的性质,如相关函数、“Coulomb”隙、“Firmion”隙等可以很容易地研究.QMC 包括三个部分:变分 Monte Carlo(VMC)方法、扩散 Monte Carlo(DMC)方法和格林函数 Monte Carlo(GFMC)方法,     

变分量子Monte Carlo的方差极小化

提出了一个变分量子Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ的新算法，它从局部能的内部结构出发，直接肖减其波动以达到将ＶＭＣ的方差减到极小的目的。文中给出了局部能的分析表达式，导出ＶＭＣ的极小方差原理，并建立方差极小化的计算步骤。     

用变分Monte Carlo方法直接计算相关能

本文对变分ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法处理分子提出了一个新的算法；与传统算法不同，它直接计算体系的相关能而不是体系总能量的期望值。实例计算表明，本文提出的这个变分ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ新算法对于小分子能得到大约８１％～９９％的相关能。本文还提出了一种新的试探函数，给出了一种新的随机数子程序的编法。     

基于VRML的虚拟现实技术在化学CAI中的实现方法

本文简要介绍了VRML在化学CAI中的应用情况，探讨了在Authorware与PowerPoint中实现基于VRML的虚拟现实技术的两种具体方法。     

基于网络的有机化学实验ICAI课件的制作

在网络的基础上制作<有机化学实验>ICAI课件,主要内容包括:网上课件的教学设计问题,主要包括:网上教学模式设计、教学内容设计、屏幕界面设计、导航设计与交互设计等,该课件很受同学欢迎.     

精确固定节面量子 Monte Carlo方法

提出了固定节面量子Monte Carlo的一个新方法，与传统的固定节面法相比，这个新方法能更准确地计算分子的能量。导出了系统能量本征值的一个展开式，证明传统固定节面法所求出的能量值仅仅是能量本征值的零级近似；而新方法可以在只增加很少计算量（小于1％）的情况下，方便地求出一级近似、二级近似…给出了该方法的具体计算公式和步骤，并用它处理了H2，LiH,Li2和H2O分子的基态能。计算结果表明，对这些分子的基态只需要二级近似即可获得97％以上的电子相关能。说明新方法能准确度和计算量两个方面都是非常卓越的。     

优化量子MonteCarlo计算中的波函数

提出了一个优化量子ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ波函数的新方法，与前人的方法相比，它不使用变分原理而是极小化薛定谔方程的剩余量；不按ψ＾２取样而是按ψ＾２（ＥＬ－Ｅ）＾２取样不用差分而是用分析导数，不使用系统的速降法而是使用一个步长自动调节的下降法，它具有拟牛顿性质，因而是超线性收敛的，Ｈ２Ｏ，ＣＨ４和Ｆ２分子的检验结果表明，本文提出了的这一优化量子ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ波函数的新方法是非常成功的。